Чем хочешь заниматься на новой работе?

Что я хочу делать на новой работе

Этот вопрос раскрывает мои профессиональные интересы, амбиции и понимание того, как я могу приносить максимальную ценность команде.

Развитие в ML/AI

Мне хочется глубже погружаться в machine learning: от классических методов к современным нейросетевым архитектурам. Я интересуюсь:

• LLM и трансформеры — изучаю fine-tuning для специфичных задач, prompt engineering, RAG системы
• Computer Vision — работа с изображениями, объектное распознавание, обработка видеопотоков
• Time Series Forecasting — прогнозирование временных рядов для бизнес-задач

Хочу переходить от экспериментов в ноутбуках к production-ready моделям с мониторингом и версионированием.

Работа с данными

EDA и Feature Engineering — это мой основной фокус. Люблю находить скрытые паттерны в данных, создавать новые признаки, которые улучшают модели на 10-20%. Интересует работа с:

• Большими объёмами данных (BigData: Spark, Hadoop)
• Различными типами данных: табличные, текстовые, графовые
• Неструктурированные данные (NLP, images)

Impact на бизнес

Имен нужны задачи, где результаты напрямую влияют на метрики компании:

• Рекомендательные системы
• Прогнозирование churn/LTV клиентов
• Оптимизация затрат через ML
• A/B тестирование и каузальный анализ

Хочу видеть, как мой код спасает деньги компании или привлекает новых пользователей.

Сотрудничество

Важно работать с сильной командой: ML инженеры, data engineers, product managers. Нравится:

• Code reviews и обмен опытом
• Участие в архитектурных решениях
• Наставничество juniorов
• Документирование подходов и best practices

Учёба и развитие

Хочу работать в компании, где поддерживают continuous learning:

• Доступ к курсам и конференциям
• Время на экспериментирование
• Культура, где ошибки — это обучение

Для меня это не просто работа, а возможность становиться лучше как специалист.

Заключение

Идеальная роль — это баланс между теорией (развитие навыков ML) и практикой (решение реальных бизнес-задач). Я ищу место, где мог бы расти как технически, так и помогать компании достигать её целей через data-driven решения.